Wenn wir in ein Unternehmen kommen, um ein CAFM-System zu analysieren, wissen wir oft schon nach den ersten Stunden, was wir finden werden. Nicht weil wir hellsehen können. Sondern weil sich die Fehler wiederholen.
Andere Branchen, andere Systeme, andere Menschen – aber dieselben Muster.
Das ist keine Kritik. Es ist eine Erkenntnis. Wenn dieselben Fehler überall auftauchen, liegt es nicht an den Menschen. Es liegt an der Art, wie Systeme eingeführt und betrieben werden.
Hier sind die drei häufigsten Datenfehler. Und was man dagegen tun kann.
Fehler 1: Das Stammdaten-Chaos
Wie es aussieht:
Die Anlagenliste zeigt 3.400 Einträge. Aber 800 davon sind Dubletten. 400 existieren nicht mehr. 600 haben keine Standortzuordnung. Und bei 1.200 fehlen kritische Attribute wie Hersteller, Baujahr oder Wartungsintervall.
Die Flächendaten sagen: 45.000 Quadratmeter. Die Buchhaltung sagt: 52.000. Die Wahrheit kennt niemand.
In der Vertragsdatenbank laufen Verträge seit drei Jahren, deren Laufzeit längst abgelaufen ist. Kündigungsfristen werden verpasst, weil niemand weiß, was noch gilt.
Warum es passiert:
Stammdaten sind unsexy. Sie zu pflegen bringt keine unmittelbare Belohnung. Der Alltag drückt, die Wartung ruft, das Tagesgeschäft hat Priorität. Die Stammdatenpflege? Machen wir, wenn Zeit ist.
Zeit ist nie.
Dazu kommt: Bei der Erstmigration wurden Altdaten übernommen, ohne sie zu prüfen. Müll rein, Müll drin. Das System startete mit einer Hypothek, die nie abgetragen wurde.
Was hilft:
Stammdatenqualität braucht Verantwortung und Rhythmus.
Verantwortung heißt: Jemand ist zuständig. Nicht “das Team”, nicht “alle”, sondern eine Person mit Namen, die regelmäßig draufschaut. Für Anlagen jemand anderes als für Flächen als für Verträge.
Rhythmus heißt: Feste Termine für Datenreviews. Einmal im Quartal die kritischsten Datenbereiche durchgehen. Nicht als Mammutprojekt, sondern als Routine. Wie Zähneputzen.
Und: Bei Neuanlagen, Umzügen, Vertragsänderungen den Prozess so gestalten, dass die Stammdaten automatisch mit aktualisiert werden. Nicht hinterher, sondern im Fluss.
Fehler 2: Die Eingabe-Anarchie
Wie es aussieht:
Im Feld “Anlagenbezeichnung” steht bei einer Heizung: “Heizkessel Keller”. Bei der nächsten: “HZG-Kessel EG”. Bei der dritten: “Wärmeerzeuger Viessmann”. Bei der vierten nur: “Heizung”.
Im Feld “Störungsbeschreibung” steht: “Geht nicht.” Oder: “Wie letzte Woche.” Oder: “Herr Müller weiß Bescheid.”
Freitextfelder werden zur kreativen Spielwiese. Auswahlfelder werden ignoriert oder mit “Sonstiges” befüllt. Pflichtfelder werden mit Platzhaltern überlistet.
Warum es passiert:
Weil es keine klaren Vorgaben gibt. Oder weil die Vorgaben existieren, aber nicht durchgesetzt werden. Oder weil die Vorgaben so umständlich sind, dass Menschen sie umgehen.
Jeder gibt ein, was ihm sinnvoll erscheint. Und was dem einen sinnvoll erscheint, ist für den nächsten unverständlich.
Das Ergebnis: Daten, die nicht auswertbar sind. Berichte, die nichts aussagen. Suchen, die nichts finden.
Was hilft:
Standardisierung an der Quelle.
Weniger Freitextfelder, mehr Auswahllisten. Aber: Die Auswahllisten müssen zur Realität passen. Wenn die Kategorien nicht stimmen, werden sie umgangen.
Pflichtfelder mit Sinn. Nicht alles als Pflichtfeld markieren, nur weil man es kann. Sondern nur das, was wirklich gebraucht wird. Dafür diese Felder konsequent einfordern.
Validierung bei der Eingabe. Plausibilitätsprüfungen, die offensichtlichen Unsinn abfangen. Wenn jemand eine Anlage ohne Standort anlegt, kommt eine Rückfrage. Nicht drei Monate später beim Audit.
Und: Schulung, die nicht nur zeigt, wie man eingibt, sondern warum. Wer versteht, dass seine Eingabe für den Kollegen im nächsten Schritt wichtig ist, gibt sorgfältiger ein.
Fehler 3: Die Zeitkapsel-Daten
Wie es aussieht:
Die Daten stimmen. Für 2019.
Seitdem hat sich einiges verändert. Umbauten, Umzüge, neue Anlagen, stillgelegte Bereiche. Aber das System zeigt noch den Stand von vor fünf Jahren.
Der Lageplan zeigt einen Konferenzraum, der längst ein Großraumbüro ist. Die Zuständigkeitsliste führt Mitarbeiter, die nicht mehr im Unternehmen sind. Die Wartungshistorie endet abrupt zu einem Datum, ab dem niemand mehr eingetragen hat.
Warum es passiert:
Weil Aktualisierung nicht im Prozess verankert ist.
Bei der Einführung wurden die Daten einmalig erfasst. Große Aktion, viel Aufwand, alle Daten drin. Haken dran.
Aber: Wer aktualisiert nach einem Umbau? Wer trägt neue Anlagen ein? Wer löscht ausgeschiedene Mitarbeiter? Wenn das nicht definiert ist, macht es niemand.
Daten werden zum Fossil. Ein Schnappschuss eines vergangenen Zustands, der mit jedem Tag weniger mit der Realität zu tun hat.
Was hilft:
Aktualisierung als Teil des operativen Prozesses.
Neue Anlage wird geliefert? Dann ist “Eintrag im CAFM” Teil der Inbetriebnahme-Checkliste. Nicht optional, nicht “wenn Zeit ist”, sondern verpflichtend.
Umbau wird geplant? Dann gehört “Flächendaten aktualisieren” zum Projektabschluss. Nicht als Nachgedanke, sondern als Meilenstein.
Mitarbeiter verlässt das Unternehmen? Dann löst HR einen Prozess aus, der auch die Systemzuordnungen bereinigt.
Der Schlüssel: Nicht auf Disziplin vertrauen, sondern auf Prozesse. Was im Workflow verankert ist, passiert. Was auf Eigeninitiative angewiesen ist, passiert irgendwann nicht mehr.
Das Muster hinter den Mustern
Alle drei Fehler haben denselben Kern: Datenqualität wurde als einmaliges Projekt gedacht, nicht als laufende Aufgabe.
Die Einführung war aufwändig. Die Daten wurden erfasst, geprüft, migriert. Am Go-Live-Tag sah alles gut aus.
Aber Daten sind nicht statisch. Realität verändert sich. Und wenn die Prozesse nicht mitwachsen, entfernen sich Daten und Realität voneinander. Jeden Tag ein bisschen mehr.
Nach drei Jahren ist die Lücke so groß, dass niemand mehr dem System traut. Und dann ist man wieder bei Excel.
Ein anderer Ansatz
Datenqualität ist kein Projekt. Datenqualität ist ein Betriebsmodus.
Das bedeutet:
Klare Verantwortlichkeiten. Für jeden Datenbereich gibt es einen Namen. Diese Person muss nicht alles selbst pflegen, aber sie muss wissen, wie es um “ihre” Daten steht.
Regelmäßige Reviews. Nicht einmal im Jahr, sondern kontinuierlich. Kleine Checks, die in den Alltag passen. Lieber jeden Monat eine Stunde als einmal im Jahr eine Woche.
Integrierte Aktualisierung. Datenänderungen passieren dort, wo die Realität sich ändert. Nicht nachgelagert, sondern im selben Prozess.
Messbare Qualität. Kennzahlen, die zeigen, wie es um die Daten steht. Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz – regelmäßig gemessen, nicht nur gefühlt.
Zum Schluss
Die drei Fehler, die wir beschrieben haben, sind keine Schande. Sie sind normal. Sie passieren überall.
Die Frage ist nicht, ob sie passieren. Die Frage ist, ob man sie erkennt, versteht und abstellt.
Das beginnt mit Hinschauen. Mit der ehrlichen Frage: Wie steht es wirklich um unsere Daten?
Wer diese Frage stellt und die Antwort aushält, hat den ersten Schritt getan.
Im nächsten Artikel zeigen wir, wie ein Daten-Audit konkret abläuft – und was Unternehmen dabei über ihr Facility Management lernen.